Spinning our wheels and deepening the divide: Call for an evidence-based approach to the fish pain debate
Notice bibliographique
Résumé
There is vigorous ongoing debate about whether fish feel pain and have the capacity to suffer. The body of literature dedicated to the topic is increasing but what is particularly problematic is that the majority of the contributions represent opinion pieces and thus fall within the realm of advocacy. Many of the empirical research papers purporting that fish do or do not feel pain have problems with cavalier use of definitions, poor experimental design, or statistical/technical issues and tend to include advocacy statements in their interpretations. Rather than continuing to spin our wheels and deepen the divide, I would advocate our community undertake a balanced, transparent and rigorous appraisal of all available evidence to help guide us and provide more clarity on pain and suffering in fish. This could be done through the use of evidence synthesis techniques such as systematic review and should be done by a reputable independent body such as a learned society or scholarly organization. Our continued emphasis on littering the peer-reviewed literature with opinion and advocacy is only confusing the matter for the public, media, policy makers and the rest of the scientific community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,443 | 0,541 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,082 |
| Communication savante | 0,041 | 0,081 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,079 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».